JD数据
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "Agent 语义算法研究员【华为本硕博校招】",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "",
"location": "北京·海淀区·西北旺",
"work_mode": "现场办公",AI生成
"job_category": "AI模型算法工程师"AI生成
},
"company": {
"company_name": "华为",
"company_industry": "计算机软件",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "",
"company_description": "华为技术有限公司成立于1987年,总部位于中国深圳,是一家全球领先的ICT(信息与通信技术)基础设施和智能终端提供商。华为的业务涵盖了多个领域,包括运营商网络、企业解决方案、消费者业务(如智能手机、个人电脑和平板电脑)、华为云、数字能源以及智能汽车解决方案等。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": 60000,
"max": 90000,
"currency": "元",
"cycle": "月"
},
"benefits": "节假日加班费 | 节日福利 | 夜班补助 | 企业年金 | 员工旅游 | 股票期权 | 绩效奖金 | 保底工资 | 团建聚餐 | 法定节假日三薪 | 年终奖 | 带薪年假 | 五险一金 | 意外险 | 定期体检 | 补充医疗保险 | 零食下午茶 | 免费班车 | 加班补助 | 交通补助"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "博士",
"language": "中文",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "毕业时间:2027年 招聘截止日期:2026.12.31\n研究方向:AI大模型、计算机视觉CV/多模态、三维感知和建模技术、数字孪生技术、NLP、高性能计算、机器学习、深度学习等领域\nbase地:北京、上海、西安、东莞\n1、深耕记忆管理、⾃主决策、代码⽣成技术,持续提升Agent上下⽂管理、规划推理和工具调用等核⼼能力,支撑信息获取、应用生成、代码生成、办公文档、GUI操控智能体的构建;\n2、面向预训练/后训练构建Agent的复杂任务规划、Repo级长程轨迹交互、多步工具编排等高价值数据生产管线,强化推理深度、决策鲁棒性与复杂场景适应力,拓展智能体能力边界;\n3、探索强化学习与Agent的深度融合,构建环境反馈驱动的策略优化机制,提升复杂决策场景的泛化性和准确性;\n4、负责业界前沿技术分析和规划,与领军专家和科研团队合作创新,探索自主演化、多智能体协作、复杂代码生成等Agent技术前沿,提升技术竞争力与影响力。",
"requirements_text": "1、人工智能、机器学习、自然语言处理、计算机科学、统计数学等相关专业。\n2、具备扎实的算法研究功底和代码实现能力,深入理解大语言模型原理、Agent架构设计、强化学习、认知推理与决策规划,熟悉主流AI框架与分布式训练系统。\n3、具备敏锐的科研洞察力、创新思维和独立攻关能力,能够主动追踪前沿技术动态,善于从复杂问题中抽象核心科学问题并推动技术突破。\n4、具有Agent系统研发经验者优先,包括但不限于自主规划、工具学习、多智能体协作、环境交互、长程任务执行等方向;具备强化学习在复杂决策场景中应用经验者优先。\n5、在领域顶级会议(如NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR等)发表过相关论文者优先;具有开源项目贡献、高水平竞赛获奖或知名研究机构实习经历者更佳。",
"skills": [AI生成
"大模型原理与能力边界",
"Agent系统构建",
"工具调用/MCP",
"模型训练与算法优化",
"多模态AI应用",
"训练数据/标注/合成",
"技术可行性与系统架构",
"分布式/微服务系统设计",
"复杂问题分析与解决"
],
"preferred_qualifications": "",
"job_highlights": "在校/应届 | 博士"
},
"contact": {
"recruiter_name": "刘先生",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://www.zhipin.com/job_detail/923228d2ca04ffb20nJ_3tm8FFZS.html"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "923228d2ca04ffb20nJ_3tm8FFZS",
"post_date": "",
"hire_time": "",
"update_date": "",
"job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/923228d2ca04ffb20nJ_3tm8FFZS.html"
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"fulltext": "毕业时间:2027年 招聘截止日期:2026.12.31\n\n研究方向:AI大模型、计算机视觉CV/多模态、三维感知和建模技术、数字孪生技术、NLP、高性能计算、机器学习、深度学习等领域\nbase地:北京、上海、西安、东莞\n1、深耕记忆管理、⾃主决策、代码⽣成技术,持续提升Agent上下⽂管理、规划推理和工具调用等核⼼能力,支撑信息获取、应用生成、代码生成、办公文档、GUI操控智能体的构建;\n2、面向预训练/后训练构建Agent的复杂任务规划、Repo级长程轨迹交互、多步工具编排等高价值数据生产管线,强化推理深度、决策鲁棒性与复杂场景适应力,拓展智能体能力边界;\n3、探索强化学习与Agent的深度融合,构建环境反馈驱动的策略优化机制,提升复杂决策场景的泛化性和准确性;\n4、负责业界前沿技术分析和规划,与领军专家和科研团队合作创新,探索自主演化、多智能体协作、复杂代码生成等Agent技术前沿,提升技术竞争力与影响力。\n岗位要求\n1、人工智能、机器学习、自然语言处理、计算机科学、统计数学等相关专业。\n2、具备扎实的算法研究功底和代码实现能力,深入理解大语言模型原理、Agent架构设计、强化学习、认知推理与决策规划,熟悉主流AI框架与分布式训练系统。\n3、具备敏锐的科研洞察力、创新思维和独立攻关能力,能够主动追踪前沿技术动态,善于从复杂问题中抽象核心科学问题并推动技术突破。\n4、具有Agent系统研发经验者优先,包括但不限于自主规划、工具学习、多智能体协作、环境交互、长程任务执行等方向;具备强化学习在复杂决策场景中应用经验者优先。\n5、在领域顶级会议(如NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、CVPR等)发表过相关论文者优先;具有开源项目贡献、高水平竞赛获奖或知名研究机构实习经历者更佳。"
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